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JacopoPan

JacopoPan/aerial-autonomy-stack

Framework abierto de ROS2 para simular y desplegar enjambres de drones basados en percepción con los autopilotos PX4, ArduPilot y Betaflight.

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¿Qué es?

Aerial autonomy stack (AAS) es un entorno de software en contenedores para desarrollar autonomía con varios drones. Ejecuta controladores de vuelo PX4, ArduPilot y Betaflight en simulación con Gazebo, con compatibilidad para cuadricópteros, VTOL de tipo quadplane y tailsitters, y ofrece una interfaz basada en acciones de ROS2 para controlarlos.

El stack incluye componentes de percepción, como detección de objetos con YOLO mediante runtimes de ONNX para GPU y odometría LiDAR con KISS-ICP, además de varios mundos 3D para realizar pruebas basadas en percepción. Las simulaciones pueden ejecutarse más rápido que en tiempo real, avanzarse paso a paso mediante un entorno Gymnasium y lanzarse en varias instancias en paralelo.

La misma base de código está diseñada para hardware real en placas NVIDIA Jetson Orin con JetPack, DeepStream y TensorRT en Docker, y admite pruebas hardware-in-the-loop del cómputo a bordo.

Funciones clave

  • 01Simula configuraciones multivehículo de PX4, ArduPilot y Betaflight con cuadricópteros, VTOL y tailsitters.
  • 02Ofrece interfaces de acciones de ROS2 para despegar, aterrizar, orbitar y controlar en modo offboard.
  • 03Ejecuta detección con YOLO y odometría LiDAR mediante runtimes de ONNX para GPU.
  • 04Ofrece un entorno Gymnasium y simulaciones más rápidas que en tiempo real con varias instancias.
  • 05Admite simulación en Docker y despliegue en NVIDIA Jetson Orin.
  • 06Incluye comunicación entre vehículos basada en Zenoh y una red dual para sensores simulados y comunicaciones del vehículo.

Casos de uso

  • Crear prototipos de comportamientos de formación o de enjambre con varios drones antes de las pruebas de vuelo.
  • Entrenar o evaluar políticas de aprendizaje por refuerzo mediante una interfaz Gymnasium.
  • Probar pipelines de percepción, como detección y odometría LiDAR, en mundos 3D simulados.
  • Desplegar código de percepción y control a bordo en drones basados en Jetson.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala git, xterm, xfonts-base, wget y unzip

    sudo apt update && sudo apt install -y git xterm xfonts-base wget unzip
  2. 2

    Clona el repositorio y entra en la carpeta tools

    git clone https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack.git && cd aerial-autonomy-stack/tools_and_docs/
  3. 3

    Comprueba que estén instalados el controlador de NVIDIA, Docker y nvidia-container-toolkit

    ./tests/check_requirements.sh
  4. 4

    Compila las imágenes de simulación (la primera compilación tarda unos 45 minutos)

    ./sim_build.sh

Antes de usarlo

  • Requiere una GPU NVIDIA con su controlador, Docker y nvidia-container-toolkit.
  • Desarrollado y probado en Ubuntu 24.04; Windows 11 requiere WSL.
  • La primera compilación tarda aproximadamente 45 minutos.

En colecciones

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Temas

#drone#ros2#simulation#px4#ardupilot#swarm#computer-vision#jetson#betaflight#fixed-wing

Preguntas frecuentes

¿Qué es aerial-autonomy-stack?
Framework abierto de ROS2 para simular y desplegar enjambres de drones basados en percepción con los autopilotos PX4, ArduPilot y Betaflight. Aerial autonomy stack (AAS) es un entorno de software en contenedores para desarrollar autonomía con varios drones. Ejecuta controladores de vuelo PX4, ArduPilot y Betaflight en simulación con Gazebo, con compatibilidad para cuadricópteros, VTOL de tipo quadplane y tailsitters, y ofrece una interfaz basada en acciones de ROS2 para controlarlos.
¿aerial-autonomy-stack es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
aerial-autonomy-stack es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿aerial-autonomy-stack sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de aerial-autonomy-stack fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar aerial-autonomy-stack?
Crear prototipos de comportamientos de formación o de enjambre con varios drones antes de las pruebas de vuelo. Entrenar o evaluar políticas de aprendizaje por refuerzo mediante una interfaz Gymnasium. Probar pipelines de percepción, como detección y odometría LiDAR, en mundos 3D simulados. Desplegar código de percepción y control a bordo en drones basados en Jetson.
¿Cómo se instala aerial-autonomy-stack?
Instala git, xterm, xfonts-base, wget y unzip: sudo apt update && sudo apt install -y git xterm xfonts-base wget unzip Clona el repositorio y entra en la carpeta tools: git clone https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack.git && cd aerial-autonomy-stack/tools_and_docs/ Comprueba que estén instalados el controlador de NVIDIA, Docker y nvidia-container-toolkit: ./tests/check_requirements.sh Compila las imágenes de simulación (la primera compilación tarda unos 45 minutos): ./sim_build.sh
¿Dónde consigo aerial-autonomy-stack?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/JacopoPan/aerial-autonomy-stack

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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